pandas

Question

データフレームがあり、値の範囲でフィルタリングまたはビン化して、各ビンの値のカウントを取得したい。

現在、私はこれをやっています：

x = 5
y = 17
z = 33
filter_values = [x, y, z]
filtered_a = df[df.filtercol <= x]
a_count = filtered_a.filtercol.count()

filtered_b = df[df.filtercol > x]
filtered_b = filtered_b[filtered_b <= y]
b_count = filtered_b.filtercol.count()

filtered_c = df[df.filtercol > y]
c_count = filtered_c.filtercol.count()

しかし、同じことを達成するためのより簡潔な方法はありますか？

Answer 1

たぶんあなたは探しています pandas.cut ：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.arange(50), columns=['filtercol'])
filter_values = [0, 5, 17, 33]   
out = pd.cut(df.filtercol, bins=filter_values)
counts = pd.value_counts(out)
# counts is a Series
print(counts)

収量

(17, 33]    16
(5, 17]     12
(0, 5]       5

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ビンの範囲が順番に表示されるように結果を並べ替えるには、次を使用できます。

counts.sort_index()

これは

(0, 5]       5
(5, 17]     12
(17, 33]    16

nivniv と InLaw にこの改善を感謝します。

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離散化と量子化 も参照してください。